Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 2637857 bytes, checksum: 9c7d375174ead2b03a7b858b1d087f4d (MD5) Previous issue date: 2009-08-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The increased demand for Distance Education and Virtual Learning Environment (VLE) appearance and development are in a scenario where minimizing distances and boosting tracking of students are aspired. However, current VLE don t have the necessary resources to identify the users in the development of their activities. This dissertation presents an online face identification system for use in VLE that has client-server architecture and combines stages of face recognition processing to modules of a mechanism monitor remote users via a webcam. To accomplish the face recognition was used a approach to select coefficients of Discrete Cosine Transform (DCT), which it obtained 97.12% rate of correct answers in a database of images collected without normalization of faces. This work describes, in addition to architectural design, a prototype implemented and presents results obtained and illustrates its operation in an example implementation. Finally, there are a discuss the results and future prospects for the system. / O aumento da demanda pela modalidade de Educação a Distância e o surgimento e aperfeiçoamento dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) apresentam-se num cenário em que se pretende minimizar distâncias e dinamizar estratégias de monitoramento dos alunos. No entanto, os AVA atuais não dispõem de recursos que identifiquem os usuários durante o desenvolvimento das suas atividades. Esta dissertação apresenta um Sistema de Identificação Automática de Faces (SIAF-EAD) para uso em AVA que possui uma arquitetura cliente-servidor e combina estágios de processamento de reconhecimento facial com módulos de um mecanismo que monitora usuários remotos através de uma webcam. Para realizar o reconhecimento facial foi utilizada uma abordagem de seleção de coeficientes da Transformada Discreta do Cosseno (DCT - Discrete Cosine Transform) que obteve 97,12% de taxa de acertos em um banco de imagens coletadas sem normalização das faces. Este trabalho descreve, além do projeto arquitetural, um protótipo implementado e apresenta resultados obtidos e ilustra seu funcionamento em um exemplo de execução. Por fim, são discutidos os resultados obtidos e perspectivas futuras para o sistema.